Wissenschaftler reproduzieren Tierbewegungen mit beispielloser Genauigkeit

Wissenschaftler haben eine neue Methode entwickelt, um die komplexen Bewegungen von Tieren mit außergewöhnlicher Genauigkeit zu simulieren. Das Forschungsteam machte sich daran, eine seit langem bestehende Herausforderung in der Biologie zu lösen – wie man die komplizierten und scheinbar unvorhersehbaren Bewegungen lebender Organismen genau modellieren kann. Sie konzentrierten sich auf den Fadenwurm Caenorhabditis elegans, einen in der biologischen Forschung weit verbreiteten Modellorganismus.

Die Ergebnisse, veröffentlicht in Verfahren der Nationalen Akademie der Wissenschaftenhelfen dabei, das Verhalten von Tieren vorherzusagen und zu verstehen, mit möglichen Anwendungen, die von der Robotik bis zur medizinischen Forschung reichen.

„Im Gegensatz zu einfachen physikalischen Systemen wie einem Pendel oder einer Perle an einer Feder existiert das Verhalten von Tieren in einem Raum zwischen regelmäßigen und zufälligen Aktionen. Dieses empfindliche Gleichgewicht zu erfassen ist sehr schwierig und das macht unser Modell einzigartig – niemand hat jemals ein Modell davon präsentiert.“ ein so lebensechtes Tier wie zuvor“, erklärte Prof. Greg Stephens, Leiter der Abteilung für biologische Physiktheorie am Okinawa Institute of Science and Technology (OIST).

„Die Handlungen eines Tieres werden von vielen Faktoren beeinflusst, darunter seinem inneren Zustand, Umwelterfahrungen, Entwicklungsgeschichte und genetischer Vererbung. Diese Einflüsse in einem einfachen, prädiktiven Modell auszudrücken, ist bemerkenswert und etwas kontraintuitiv. Diese Komplexität und unsere Fähigkeit, sie effektiv zu modellieren.“ , ist bemerkenswert“, erklärte Dr. Antonio Costa, Hauptautor am Paris Brain Institute der Sorbonne-Universität.

Die Erstellung des Modells war ein komplexer Prozess mit mehreren Schritten. Das Team begann mit der Aufnahme hochauflösender Videos von Wurmbewegungen. Sie verwendeten Techniken des maschinellen Lernens, um die Form des Wurms in jedem Videobild zu identifizieren. Anschließend analysierten sie, wie sich diese Formen im Laufe der Zeit veränderten, um ein tieferes Verständnis des Wurmverhaltens zu erhalten. Schließlich ermittelten sie, wie viele Daten aus der Vergangenheit erforderlich waren, um zuverlässige Vorhersagen zu treffen.

„Wir haben statistische Eigenschaften des Verhaltens realer Tiere, wie Bewegungsgeschwindigkeit und Häufigkeit von Verhaltensänderungen, mit denen unserer Simulationen verglichen“, fügte Dr. Costa hinzu. „Die enge Übereinstimmung zwischen diesen Datensätzen zeigt die hohe Genauigkeit unseres Modells.“

Implikationen für Medizin und Robotik

Die Implikationen dieser Forschung gehen weit über die Untersuchung von Würmern hinaus. Das Team kommuniziert bereits mit Unternehmen, die diesen Nematodenwurm verwenden, um die Wirkung chemischer Verbindungen auf das Verhalten zu testen. Sie wenden das Modell auch auf andere Arten an, einschließlich Zebrafischlarvendie häufig in der Arzneimittelforschung eingesetzt werden. Darüber hinaus erforschen die Forscher Anwendungen in der Humanmedizin, insbesondere bei der Erforschung von Bewegungsstörungen wie der Parkinson-Krankheit.

Die möglichen Auswirkungen auf die medizinische Forschung sind erheblich. Aktuelle Diagnosemethoden für Bewegungsstörungen basieren häufig auf subjektiven Beobachtungen, die während kurzer klinischer Besuche gemacht werden. Diese Veränderungen sind möglicherweise zu subtil für eine direkte Beobachtung, was die Diagnose dieser Erkrankungen zu einer Herausforderung macht. Dieser neue Ansatz könnte eine kontinuierlichere, objektivere Messung der Patientenbewegungen auch im häuslichen Umfeld ermöglichen und so zu präziseren Diagnosen und personalisierten Behandlungsstrategien führen.

Über die Medizin hinaus könnte das Modell in Bereichen wie der Robotik Anwendung finden, wo das Erreichen natürlich aussehender Bewegungen eine ständige Herausforderung darstellt. Durch ein besseres Verständnis, wie Tiere in ihrer Umgebung navigieren, können Ingenieure möglicherweise anpassungsfähigere und effizientere Robotersysteme entwickeln.

Während das Team seine Modellierungstechniken weiter verfeinert und erweitert, gehen sie davon aus, dass dieser Ansatz neue Wege zum Verständnis der komplexen Beziehungen zwischen Umweltfaktoren, Genetik und Verhalten bei einem breiten Spektrum von Arten eröffnen wird.